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RBF神经网络在平顶山市地表水评价中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
为准确和客观地评价地表水环境质量状况,运用MATLAB软件中的神经网络工具箱,结合K均值聚类方法建立径向基函数网络,对平顶山市2004年市控5个地表水断面进行了环境质量评价。在评价前根据平顶山市的实际情况对训练样本范围进行更改,将训练和测试样本进行归一化处理,同时利用RAND函数对训练样本进行插值保证神经网络充分学习。结果发现,K均值聚类法能快速准确地确定网络中心,用建立的径向基函数网络进行地表水质量评价,其评价结果与单因子方法的评价结果一致,并且具有计算速度快、量化评价结果便于同类水质间互相比较的优点。 相似文献
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以水环境保护规划为研究对象,对其实施效果进行了初步评估,评估认为规划执行情况不理想.通过不同来源途径的资料和数据相互印证和对比,全面评估了我国水环境质量状况,结果显示没有确切的证据表明我国的水环境质量得到了明显改善;基于国家环保部统计数据和基于水平衡模型计算的数据存在较大偏差,没有确切的证据表明点源污染排放得到有效控制. 相似文献
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